[Database] 데이터베이스 테이블 생성 & 테이블 데이터타입 개념

 

 

 

안녕하세요!

 

 

데이터베이스 테이블 생성 & 테이블 데이터타입 개념 참고하시기 바랍니다.!!

 

 

 

 

1>   테이블 (TABLE) 개념

 

 

- 데이터가 저장되는 기본적인 구조 : 행(Row) 과 컬럼(Column)

 

- 사용자가 조회 가능한 세그먼트

 

- 관계형 데이터베이스 테이블(table)은 세로줄과 가로줄의 모델을 이용하여 정렬된 데이터 집합(값)의 모임 

 

 

 

 

 

2>   테이블 생성

 

 

CREATE TABLE 테이블명 (

 

컬럼 데이터타입 [DEFAULT 값] [컬럼 제약조건],

컬럼 데이터타입,

 

…

테이블 제약조건

…

);

 

-       컬럼 데이터타입 : 컬럼의 데이터 종류와 크기 지정

 

-       DEFAULT : 입력 안할 시 기본값 설정 (지정하지 않으면 Null값 저장)

 

-       컬럼 제약조건 : PK, FK, UK, NOT NULL 등 해당 컬럼 역할 지정

 

-       테이블 제약조건 : PK, FK, UK, CHECK 만 지정

 

 

 

 

 

3>   테이블 삭제

 

 

DROP TABLE 테이블명

;

 

 

 

 

4>   테이블 목록 조회

 

 

소유한 테이블 목록과 테이블 물리적 상태 정보를 조회

 

 

-       user_tables : 데이터 딕셔너리 (= Dictionary)로 오라클 메타 정보를 저장하고 검색하는 테이블

 

-       데이터 딕셔너리 (Data Dictionary) : DB상태나 내부 관련 정보를 저장해주는 테이블

 

 

 

// 테이블 목록 조회 쿼리

 

select * from tabs;

 

 

(= select * from user_tables;)

 

 

 

 

 

5>   테이블 구조 조회

 

 

테이블의 구조를 조회 (테이블 명, 컬럼명, 컬럼 데이터 타입, 컬럼 길이 등)

 

 

SELECT *

FROM user_tab_columns

WHERE table_name = 테이블명

;

 

( = DESC 테이블명; )

 

 

 

 

6>   테이블 생성 규칙

 

 

-       문자 시작, 30자 이내

 

-       영문, 숫자, _ , $, # 사용

 

-       테이블 명 중복 불가

 

-       대소문자 구별 X (대문자로 저장됨)

 

 

 

 

 

7>   데이터 타입 (테이블 생성 시 컬럼)

 

 

 

-       숫자 타입 : NUMBER

 

-       날짜 타입 : DATE

 

-       문자 타입 : VARCHAR2, CHAR, LONG, CLOB

 

 

 

VARCHAR2(n) : 가변 길이 ( 1 < n < 4000 byte)

 

CHAR(n) : 고정 길이 ( 1 < n < 2000 byte)

 

NUMBER(n,p) : n 자리수, p 소수점 자리수 (p 생략가능)

 

DATE : YYYY/MM/DD:HH24:MI:SS 형태 저장

 

CLOB : 최대 4G 까지 저장 가능, 한 테이블의 여러 컬럼에 정의 가능

 

ROWID : ROWID 저장 데이터타입

 

 

 

* VARCHAR2 와 CHAR 타입 차이

 

 

- CHAR(20) 타입 ‘HI’ 저장 : 20 byte 저장 (고정된 길이 20byte로 저장)

 

- VARHCHAR(20) 타입 ‘HI’ 저장 : 2 byte 저장 (가변적으로 저장하는 데이터에 따라 저장)

 

 

 

 

아래 데이터베이스 관련하여 다른 내용 참고하시기 바랍니다!!!

 

 

 

[IT/Data] - SQL 쿼리 기본함수 정리 및 예시 (UPPER, CONCAT, INITCAP, SUBSTR)

[IT/Data] - [데이터베이스 기초] 오라클 SQL 기본 개념 (SELECT, ORDER BY, NVL)

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[IT/Data] - [데이터베이스 SQL 기본쿼리] MERGE() 쿼리 사용방법

 

 

 

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